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データ、AI、クラウドコース

重要なスキルをマスターしよう

専門インストラクターによる短い動画を視聴し、ブラウザベースのインタラクティブな練習では、学んだことを実践してみましょう。

  • 自分のペースで学習
  • 実践的な経験を積む
  • 短い章を完了

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794 コース

コース

Scaling with Google Cloud Operations

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 115件のレビュー

Scaling with Google Cloud Operations

クラウド

1 時間

コース

Python でのソーシャルメディアデータ分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 35件のレビュー

このコースでは、Twitterのデータを収集し、Twitterのテキストやネットワーク、地理的な発信元を分析する方法を学びます。

データ操作

4 時間

コース

Rで学ぶソーシャルメディアデータ分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 100件のレビュー

Twitterデータを抽出・可視化し、感情分析とネットワーク分析を実施。ツイートの位置情報も地図上に可視化します。

データ操作

4 時間

コース

R で学ぶ plotly によるインタラクティブ可視化

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 98件のレビュー

Rでplotlyを使い、インタラクティブなデータ可視化を作成してデータストーリーテリングを強化する方法を学びます。

データの可視化

4 時間

コース

Amazon Bedrock入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 143件のレビュー

Amazon Bedrockを使って基盤モデルを利用し、複雑なインフラ管理をせずにAIアプリケーションを構築する方法を学びます。

AI

3 時間

コース

Pythonで学ぶ一般化線形モデル

  • 上級スキルレベル
  • 4.7+
  • 152件のレビュー

ロジスティック回帰とポアソン回帰を追加し、学習・解釈・検証と予測まで行えるようにします。

確率・統計

5 時間

コース

Python による IoT データの分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 121件のレビュー

PythonでIoTデータを取り込み、クレンジング・加工して、機械学習に使える形に整える方法を学びます。

データ操作

4 時間

コース

R による数値データの推測

  • 上級スキルレベル
  • 4.8+
  • 122件のレビュー

このコースでは、数値データに対する統計的推論の手法を学びます。

確率・統計

4 時間

コース

KNIMEによるデータ操作

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 275件のレビュー

KNIMEでデータ操作を自動化。結合、集計、データベースのワークフロー、高度なファイル処理を習得しましょう。

データ操作

3 時間

コース

Rで学ぶ株式評価

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 74件のレビュー

株式評価の基礎を学びましょう。

実践ファイナンス

4 時間

コース

Essential Google Cloud Infrastructure: Foundation

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 58件のレビュー

This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Infrastructure Foundations.

クラウド

4 時間 45 min

コース

Pythonで学ぶ予測分析入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 245件のレビュー

このコースでは、予測のために Logistic Regression モデルを構築し、活用・提示する方法を学びます。

機械学習

4 時間

コース

Pythonで統計面接問題を練習しよう

  • 上級スキルレベル
  • 4.7+
  • 91件のレビュー

条件付き確率、A/Bテスト、バイアス・バリアンスのトレードオフなどを復習し、次の統計面接に備えましょう。

確率・統計

4 時間

コース

Rで学ぶWebスクレイピング

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 103件のレビュー

Rで任意のWebサイトからデータを効率よく収集し、ダウンロードする方法を学びます。

データ準備

4 時間

コース

Google: Introduction to Large Language Models

  • 基礎スキルレベル
  • 4.9+
  • 50件のレビュー

This is an introductory level course that explores what large language models (LLM) are, their use cases, and how you can prompt them.

クラウド

1 時間

コース

tidyverse で学ぶカテゴリ型データ

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 192件のレビュー

分類の準備をしましょう。Tidyverseで職種名やアンケート回答などの非数値データを扱い、効果的にカテゴリ化します。

データ操作

4 時間

コース

Python 中級ネットワーク解析

  • 上級スキルレベル
  • 4.8+
  • 97件のレビュー

時系列グラフを分析し、二部グラフを使い、ネットワーク分析の高度な問題に取り組むスキルを身につけます。

確率・統計

4 時間

コース

Rで学ぶA/Bテスト

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 102件のレビュー

RでのA/Bテストの基礎を学習。実験設計、データ分析、結果予測、可視化による成果の提示まで身につけます。

確率・統計

4 時間

コース

dplyr でプログラミング

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 56件のレビュー

高度な dplyr 変換を習得し、dplyr と ggplot2 のコードを関数に組み込む方法を学びます。

データ操作

4 時間

コース

ビジネスのための MLOps

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 181件のレビュー

MLOpsを学び、機械学習アプリケーションの自動化とスケーリングに必要なツールと練習を身につけます。

機械学習

3 時間

コース

R で学ぶクレジットリスク・モデリング

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 96件のレビュー

ロジスティック回帰と決定木を使い、実践的な場面で統計モデリングを適用して信用リスクをモデル化します。

実践ファイナンス

4 時間

コース

Rで学ぶネットワーク分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 141件のレビュー

igraphでネットワークデータを分析・可視化し、threejsでインタラクティブなネットワークプロットを作成しましょう。

確率・統計

4 時間

FAQs

データサイエンスとは何ですか?

データサイエンスは、データから情報を得ることに焦点を当てた専門分野です。プログラミングスキル、科学的手法、アルゴリズムなどを使用して、データサイエンティストはデータを分析し、実用的な洞察を形成します。

データサイエンスはどのように学べますか?

PythonやRなどのプログラミング言語を学び、数学と統計の原理を理解する必要があります。データ分析手法とデータサイエンスツールの知識も不可欠です。データサイエンスを学ぶ方法は数多くあります。学位や大学での学習などの正式なルートに加えて、自分のペースで学習できるリソースも多数揃っています。オンラインコースやチュートリアルに加えて、書籍、動画なども利用できます。

データサイエンスにはどのようなスキルが必要ですか?

数学と統計の知識に加えて、データサイエンティストにはPython、R、SQLなどの言語でのプログラミングスキルが必要です。さらに、データサイエンスには大規模なデータセットを扱う能力、データ可視化、データラングリング、データベース管理の知識も必要です。機械学習とディープラーニングのスキルも役立ちます。

データサイエンスは何に使えますか?

ほぼすべての業界でデータサイエンスを職務に活用できます。医療機関は病気の検出と治療にデータサイエンスを活用し、金融会社は詐欺の検出と防止に使用しています。また、すべての業界で、推奨システムの構築や顧客離れの分析など、マーケティングにデータサイエンスが必要です。

データサイエンスは良いキャリアですか?

はい、データサイエンスは米国および世界で最も急成長している分野の一つです。また、最も高収入のキャリアの一つでもあります。Payscaleのデータによると、経験豊富なデータサイエンティストは米国で平均97,609ドルの収入を得られ、満足度評価では5つ星中、星4つと高水準を示しています。

データサイエンティストになるのは難しいですか?

ここで考慮すべきことがいくつかあります。まず、データサイエンスの学位は競争が激しく、多くの場合、一貫して高い成績が必要です。同様に、データサイエンスに必要なスキルの多くは、多くの学習と忍耐を必要とします。必要な基礎をすべてマスターするには数か月かかる場合があり、エントリーレベルのポジションを確保するには多くの経験が必要です。

データサイエンスにコーディングは必要ですか?

はい、Python、R、SQL、Java、C/C++などでのコーディング経験が必要です。ただし、初心者の間では、構文が比較的シンプルなPythonがプログラミング言語としてよく選ばれています。

データサイエンティストになるにはどのくらい時間がかかりますか?

事前のコーディング経験や数学的知識のない人の場合、エントリーレベルのデータサイエンティストのレベルに達するのに、通常7〜12か月の集中的な学習が必要です。ただし、データサイエンスの理論的基礎のみを学習しても、真のデータサイエンティストになれるとは限らないことを覚えておくことが重要です。

データサイエンスの分野でどのようなトピックを学習できますか?

データサイエンスの基礎をマスターしたら、機械学習、人工知能、ビッグデータ分析、ビジネス分析とインテリジェンス、データマイニングなど、さまざまな分野で専門性を高めることができます。

DataCamp for Mobileでデータスキルを伸ばしましょう

モバイルコースと毎日5分のコーディングチャレンジで、外出先でも学習を進められます。